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      REPORT
      企業保険の引受業務:データ、AI、自動化
      どのようなペースでどこまで進むのか?
      26th June 2024
      //企業保険の引受業務:データ、AI、自動化

      企業保険の引受業務で使われている従来型データはこれまで申請書類、公的記録、様々なデータベースから取得したものが多かった。ここ数年でアクセス可能な情報の種類が飛躍的に増えたのに伴い、それら情報への引受人によるアクセスを簡素化するテクノロジーも急増している。

      引受プロセスを自動化するには、基本的に次の2つのアプローチがある。

      1. 完全なストレートスループロセッシング(STP)
      2. プロセスの自動化: 全てではなく一部のプロセスまたはサブプロセスを自動化

      図1が示すように、引受プロセス全てをストレートスループロセッシングにすることも、マニュアルプロセスと自動プロセスの組み合わせにすることも可能である。

      図1:マニュアル/自動化された引受プロセスのワークフロー

      本レポートでは、「意思決定を行うAI」と、「要約・体系化を行う生成AI」の違いを明らかにする。

      企業保険の引受プロセスにおける意思決定をサポートする3つの代表的なソリューションであるIntellectAI、Gradient AIとFRISSの特徴を簡単に説明している。

      データと情報(社内および社外)、「意思決定AI」および「要約・体系化AI」の活用により、小規模および一部の中規模企業向け保険引受プロセスのスマート化/迅速化はスローペースながらも不可避なものとして進行しつつある。

      Author
      Donald Light
      Donald Light
      Research & Advisory
      Donald Light
      Details
      Geographic Focus
      North America
      Horizontal Topics
      Artificial Intelligence, Data & Analytics
      Industry
      Property & Casualty Insurance